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電子發(fā)燒友網(wǎng)>RF/無(wú)線>利用自適應(yīng)子波變換提高對(duì)微弱運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)性能

利用自適應(yīng)子波變換提高對(duì)微弱運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)性能

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針對(duì)視頻編碼中的核心技術(shù)運(yùn)動(dòng)估計(jì),提出一種基于運(yùn)動(dòng)矢量特性的運(yùn)動(dòng)估計(jì)快速算法。算法分析視頻序列運(yùn)動(dòng)矢量的特性,對(duì)靜止塊設(shè)定自適應(yīng)閾值直接終止搜索,自適應(yīng)選擇搜
2010-09-03 15:43:460

自適應(yīng)RAKE接收技術(shù)

傳統(tǒng)的RAKE接收機(jī)能夠在一定程度上檢測(cè)合并多徑干擾,但在多徑數(shù)大于分集數(shù)時(shí)性能下降。文中提出一種自適應(yīng)RAKE接收機(jī), 在多徑數(shù)大于分集數(shù)時(shí)明顯提高了RAKE接收機(jī)的性能。
2010-10-16 17:31:540

自適應(yīng)遠(yuǎn)光燈系統(tǒng)ADB

         經(jīng)緯恒潤(rùn)的自適應(yīng)遠(yuǎn)光系統(tǒng) ADB(Adaptive Driving Beam) 是一種能夠根據(jù)路況自適應(yīng)變換遠(yuǎn)光光型的智能遠(yuǎn)光
2024-12-05 17:23:34

移相全橋ZVSDC/DC變換器的極點(diǎn)配置自適應(yīng)預(yù)測(cè)控制

移相全橋ZVSDC/DC變換器的極點(diǎn)配置自適應(yīng)預(yù)測(cè)控制 摘要:闡述了移相全橋ZVSDC/DC變換器準(zhǔn)線性建模思想以及極點(diǎn)配置自適應(yīng)
2009-07-07 13:13:21971

低信噪比運(yùn)動(dòng)紅外點(diǎn)目標(biāo)的檢測(cè)

低信噪比運(yùn)動(dòng)紅外點(diǎn)目標(biāo)的檢測(cè) 為解決高空背景條件下紅外低信噪比運(yùn)動(dòng)點(diǎn)目標(biāo)的檢測(cè)問(wèn)題,本文提出了一種基于膨脹累加的檢測(cè)方法.運(yùn)用形態(tài)膨
2009-10-21 18:38:471007

微弱振動(dòng)信號(hào)自適應(yīng)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)

微弱振動(dòng)信號(hào)自適應(yīng)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì) 在許多交通運(yùn)行機(jī)械的振動(dòng)信號(hào)測(cè)量中,強(qiáng)噪聲和微弱振動(dòng)信號(hào)混疊在正常振動(dòng)信號(hào)中,給振動(dòng)系統(tǒng)的微弱信號(hào)
2009-10-25 12:36:332372

子波變換子波分析

第一章 時(shí)間-頻率分析 第二章 連續(xù)子波變換 第三章 子波與時(shí)間尺度分析 第四章 一維子波實(shí)例 第五章 離散子波變換. .........................
2011-02-25 15:43:150

Roberts自適應(yīng)邊緣檢測(cè)方法

針對(duì)Roberts算法對(duì)噪聲比較敏感且需要人為指定閾值等問(wèn)題,提出了一種Roberts自適應(yīng)邊緣檢測(cè)方法.利用Roberts算子的基本原理,擴(kuò)充了檢測(cè)方向,再根據(jù)待檢像素周圍的33像素鄰域的平
2011-05-24 16:31:3923

基于自適應(yīng)子波網(wǎng)絡(luò)的多用戶檢測(cè)

本文將子波網(wǎng)絡(luò)用于實(shí)現(xiàn)DS2CDMA 系統(tǒng)信道中多用戶的信號(hào)檢測(cè). 在實(shí)際中,當(dāng)存在強(qiáng)干擾信號(hào)時(shí)傳統(tǒng)檢測(cè)器(單用戶匹配濾波器) 的性能會(huì)急劇惡化. 本文基于 MMSE (Minimum Mean2Square Error) 線性
2011-06-20 15:42:3129

紅外目標(biāo)檢測(cè)自適應(yīng)背景感知算法

低信噪比檢測(cè)技術(shù)是實(shí)現(xiàn)紅外自動(dòng)目標(biāo)識(shí)別的基本前提,其性能指標(biāo)將直接決定系統(tǒng)的探測(cè)靈敏度和作用距離,是反映紅外低可觀測(cè)目標(biāo)識(shí)別能力至關(guān)重要的一項(xiàng)核心技術(shù). 自適應(yīng)背景估計(jì)
2011-06-21 10:52:3120

超空泡圖像的自適應(yīng)多尺度小波邊緣檢測(cè)

文中采用自適應(yīng)多尺度小波邊緣檢測(cè),對(duì)超空泡圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。算法中首先對(duì)圖像進(jìn)行多尺度下的小波變換和相鄰尺度間的梯度增強(qiáng),再采用 K 均值聚類進(jìn)行邊緣的自動(dòng)檢測(cè),得到不同
2011-11-03 15:47:3729

基于OPENCV的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤實(shí)現(xiàn)

CAMSHIFT算法是一種基于顏色直方圖的目標(biāo)跟蹤算法。在視頻跟蹤過(guò)程中,CAMSHIFT算法利用選定目標(biāo)的顏色直方圖模型得到每幀圖像的顏色投影圖,并根據(jù)上一幀跟蹤的結(jié)果自適應(yīng)調(diào)整搜索
2011-11-07 14:47:55925

基于互信息和自適應(yīng)模板更新的目標(biāo)跟蹤算法

在對(duì)歸一化互信息跟蹤算法研究的基礎(chǔ)上,引入基于多尺度圖像信息量的模板尺寸自適應(yīng)更新策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,改進(jìn)的跟蹤算法,在目標(biāo)尺寸變化時(shí)能夠自適應(yīng)更新模板大小,其穩(wěn)定性和
2011-12-22 17:19:1220

基于MTI技術(shù)改善雷達(dá)識(shí)別目標(biāo)性能方法

提高雷達(dá)對(duì)低空或海面快速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和連續(xù)跟蹤測(cè)量的能力,論述用基于MTI技術(shù)對(duì)固定目標(biāo)、海雜波進(jìn)行相位對(duì)消,以在最大程度上對(duì)其進(jìn)行衰減,使運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的回波得以保留,從而
2011-12-22 17:29:3632

基于kalman預(yù)測(cè)和自適應(yīng)模板的目標(biāo)相關(guān)跟蹤研究

文中提出了一種基于kalman預(yù)測(cè)和自適應(yīng)模板的目標(biāo)相關(guān)跟蹤算法。通過(guò)kalman預(yù)測(cè)下一幀圖像中目標(biāo)的狀態(tài),縮小整個(gè)圖像上目標(biāo)檢測(cè)的搜索范圍,滿足目標(biāo)跟蹤的實(shí)時(shí)性。采取自適應(yīng)
2011-12-28 10:53:5621

基于Opencv的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤

檢測(cè)運(yùn)動(dòng)物體需要無(wú)運(yùn)動(dòng)物體的背景圖像,所以,首先應(yīng)用多幀像素平均值法提取了運(yùn)動(dòng)視頻序列的背景圖,從背景圖像中分離目標(biāo)像素,獲取目標(biāo)的質(zhì)心坐標(biāo),并應(yīng)用質(zhì)心跟蹤法以灰
2012-07-16 16:05:49166

一種基于背景減法和幀差的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法

針對(duì)幀差分法易產(chǎn)生空洞以及背景減法不能檢測(cè)出與背景灰度接近的目標(biāo)的問(wèn)題,提出了一種將背景減和幀差法相結(jié)合的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。首先利用連續(xù)兩幀圖像進(jìn)行背景減法得到兩
2013-03-01 15:10:3548

基于匹配傅立葉變換的超高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

基于匹配傅立葉變換的超高速運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),下來(lái)看看
2016-12-24 23:23:3713

基于自適應(yīng)核密度估計(jì)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)_苑瑋琦

基于自適應(yīng)核密度估計(jì)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)_苑瑋琦
2017-03-15 17:28:500

基于背景碼本模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法

提出一種基于背景碼本模型的視頻圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)算法。該算法利用歸一化的Mann-Whitney秩和統(tǒng)計(jì)量自適應(yīng)調(diào)整判決??????閾值,使用Mean shift進(jìn)行碼本中碼字和方差的更新。
2017-09-08 15:20:4616

信道均衡技術(shù)與基于FPGA的自適應(yīng)均衡器的研究與設(shè)計(jì)

近年來(lái),自適應(yīng)均衡技術(shù)在通信系統(tǒng)中的應(yīng)用日益廣泛,利用自適應(yīng)均衡技術(shù)在多徑環(huán)境中可以有效地提高數(shù)字接收機(jī)的性能。為了適應(yīng)寬帶數(shù)字接收機(jī)的高速率特點(diǎn),本文闡述了自適應(yīng)均衡器的原理并對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。最后
2017-10-26 10:24:5814

自適應(yīng)鎖相環(huán)的分次諧波檢測(cè)優(yōu)化算法

為了能夠有效地治理諧波,提高電力系統(tǒng)中諧波信息的檢測(cè)精度,提出了自適應(yīng)鎖相環(huán)的分次諧波檢測(cè)優(yōu)化算法。首先,研究了改進(jìn)自適應(yīng)鎖相環(huán)的設(shè)計(jì)方法,并且構(gòu)造了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型;其次,設(shè)計(jì)了分次諧波檢測(cè)優(yōu)化算法
2017-10-30 16:16:1511

基于PBAS自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法

分析和理解視頻序列是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺(jué)的重點(diǎn)研究鄰域。通常,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)在自動(dòng)視覺(jué)監(jiān)控系統(tǒng)中起著基石的作用,同時(shí)它也是運(yùn)動(dòng)捕獲、活動(dòng)分析等應(yīng)用的基礎(chǔ)。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的基本操作就是將稱為前景的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)與稱為
2017-10-30 16:42:392

基于自適應(yīng)閥值分割的慢速小目標(biāo)檢測(cè)算法

針對(duì)復(fù)雜運(yùn)動(dòng)背景中慢速小目標(biāo)檢測(cè)誤檢率高,實(shí)時(shí)性差等問(wèn)題,提出了基于自適應(yīng)閡值分割的慢速小目標(biāo)檢測(cè)算法。首先計(jì)算連續(xù)兩幀圖像特征點(diǎn)的金字塔光流場(chǎng),對(duì)光流場(chǎng)進(jìn)行濾波,獲取匹配特征點(diǎn)集合。然后對(duì)圖像運(yùn)動(dòng)
2017-11-09 15:17:321

基于仿生視覺(jué)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)快速檢測(cè)方法

針對(duì)如何快速而精準(zhǔn)地檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)問(wèn)題,借鑒昆蟲復(fù)眼在視覺(jué)信息處理上的獨(dú)特技巧和原理,提出一種基于仿生視覺(jué)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)快速檢測(cè)方法,為確保檢測(cè)效果,利用序列圖像中目標(biāo)和背景信息在空間和時(shí)間域上
2017-11-10 11:35:246

一種非靜止背景下的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法

對(duì)于運(yùn)動(dòng)中的攝像機(jī)所拍攝視頻的分析,會(huì)發(fā)現(xiàn)目標(biāo)和背景都在運(yùn)動(dòng)的現(xiàn)象,因此難以較好地對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)。針對(duì)此問(wèn)題提出了一種適應(yīng)該類對(duì)象的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù),該方法采用徑向運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償和像素值重分配來(lái)實(shí)現(xiàn)
2017-11-15 14:53:158

一種自適應(yīng)混合背景模型運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

針對(duì)局部二進(jìn)制相似度(LBSP)背景建模方法易受外界環(huán)境變化如動(dòng)態(tài)背景、光照改變、相機(jī)抖動(dòng)等干擾的問(wèn)題,在融合像素紋理與亮度信息的基礎(chǔ)上,建立一種自適應(yīng)混合背景模型進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)。首先,利用每個(gè)
2017-11-24 11:35:507

視頻序列運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

視頻序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)目標(biāo)識(shí)別、標(biāo)記和追蹤的重要組成部分,背景減除法是運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中廣泛應(yīng)用的算法。針對(duì)光線變化、噪聲和局部運(yùn)動(dòng)等影響運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)效果的問(wèn)題,提出一種基于背景減除法的視頻序列運(yùn)動(dòng)
2017-12-01 15:22:052

一種圖像拼接的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法

利用代數(shù)多重網(wǎng)格(AMG)方法對(duì)原始圖像進(jìn)行處理,得到重構(gòu)的多層網(wǎng)格圖像,在此基礎(chǔ)上利用背景差分法對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)消除干擾。如拼接中出現(xiàn)多重影像,使用上述過(guò)程提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo),分析運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的軌跡。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,
2017-12-08 10:05:102

基于自適應(yīng)虛擬線圈的車流量檢測(cè)算法

針對(duì)虛擬線圈檢測(cè)算法在多車道車流量檢測(cè)中存在誤檢或者漏檢的問(wèn)題,提出一種基于自適應(yīng)虛擬線圈的車流量檢測(cè)算法。根據(jù)圖像二值化原理,對(duì)ViBe算法的前景檢測(cè)部分進(jìn)行二次判斷,并改變背景更新機(jī)制,提出一種
2017-12-08 14:56:390

一種實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法

針對(duì)圖像序列中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、跟蹤的難點(diǎn)問(wèn)題,提出了一種實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法。該算法基于自適應(yīng)背景建模,獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)背景模型和前景圖像,從而實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè);通過(guò)建立運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置、大小、形狀
2017-12-12 17:35:353

面向多目標(biāo)優(yōu)化的自適應(yīng)SSD緩存系統(tǒng)

讀寫命中率評(píng)價(jià)SSD緩存分配效果,未能充分考慮SSD的服務(wù)能力上限,難以適用于典型的分布式應(yīng)用場(chǎng)景,存在虛擬機(jī)搶占SSD緩存資源,導(dǎo)致虛擬機(jī)中應(yīng)用性能違約的可能.實(shí)現(xiàn)了虛擬化環(huán)境下面向多目標(biāo)優(yōu)化的自適應(yīng)SSD緩存系統(tǒng)。考慮了SSD的服務(wù)能力上限,基于自適應(yīng)
2017-12-26 17:13:200

變分水平集復(fù)雜背景多目標(biāo)檢測(cè)

曲線,水平集的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)也無(wú)法改變,不能解決多個(gè)目標(biāo)的檢測(cè)問(wèn)題.針對(duì)以上問(wèn)題,提出了一種基于自適應(yīng)輪廓的變分水平集復(fù)雜背景多目標(biāo)檢測(cè)方法,該方法采用幀間差分算法與K-means聚類算法相結(jié)合,以獲得多個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的初始化
2017-12-26 19:16:450

檢測(cè)區(qū)域動(dòng)態(tài)調(diào)整的TLD目標(biāo)跟蹤算法

針對(duì)經(jīng)典跟蹤一學(xué)習(xí)一檢測(cè)(TLD)目標(biāo)跟蹤算法由于檢測(cè)區(qū)域過(guò)大而導(dǎo)致的檢測(cè)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)及對(duì)相似目標(biāo)跟蹤處理效果不理想的問(wèn)題,提出一種檢測(cè)區(qū)域可動(dòng)態(tài)自適應(yīng)調(diào)整的方法-TLD-DO。該方法利用兩次
2018-01-03 16:33:180

分層學(xué)習(xí)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃

本文基于嬰兒的認(rèn)知發(fā)育模型LOC (Levels of Consciousness)提出了基于分層學(xué)習(xí)的自適應(yīng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法以改進(jìn)學(xué)習(xí)和優(yōu)化。根據(jù)LOC模型中感知的層次性以及工作目標(biāo)的層次定義,為
2018-01-05 15:13:350

基于SIFT特征匹配的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)及跟蹤方法

檢測(cè)階段,首先提取兩幀帶檢測(cè)圖像的SIFT特征點(diǎn)并進(jìn)行特征匹配,然后計(jì)算兩幀圖像之間的幾何變換矩陣,從而實(shí)現(xiàn)圖像的幾何對(duì)齊。再將幾何對(duì)齊后的兩幅圖像進(jìn)行差分,并在差分圖像中尋找SAD最大值區(qū)域作為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域。在目標(biāo)跟蹤階段,將已檢測(cè)到的目標(biāo)作為跟蹤樣本,與后檢測(cè)
2018-01-09 16:17:461

高速空中機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)

空時(shí)自適應(yīng)處理(Spacetime adaptive processing,STAP)是一種有效的機(jī)載雷達(dá)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方法??罩?b class="flag-6" style="color: red">目標(biāo)的高速運(yùn)動(dòng)會(huì)導(dǎo)致其回波產(chǎn)生嚴(yán)重的距離走動(dòng)和多普勒模糊,并且目標(biāo)
2018-03-13 17:27:360

關(guān)于一種基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃的機(jī)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)前跟蹤方法

據(jù)信息進(jìn)行積累,之后宣布檢測(cè)結(jié)果并同時(shí)給出目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡。動(dòng)態(tài)規(guī)劃(Dynamic Programming,DP)算法是檢測(cè)前跟蹤技術(shù)中的一種[1-4],它利用窮盡搜索的思想,將目標(biāo)的整體軌跡搜索問(wèn)題分解為分級(jí)優(yōu)化的問(wèn)題,具有效率高、硬件可實(shí)現(xiàn)的優(yōu)點(diǎn)。
2018-06-21 09:09:009952

如何使用天線分組進(jìn)行高鐵大規(guī)模多輸入多輸出自適應(yīng)波束賦形方案

針對(duì)高鐵大 規(guī)模多輸入多輸出( MIMO)系統(tǒng)的吞吐量未被充分提升的問(wèn)題,提出一種基于天線分組的自適應(yīng)波束傳輸方案。首先利用基站(BS)預(yù)知的列車位置信息,并將波束賦形技術(shù)引入高速場(chǎng)景,建立高鐵
2019-04-29 17:04:377

機(jī)載雷達(dá)從地雜波中檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的詳細(xì)資料說(shuō)明

提出了將變抽樣率處理技術(shù)應(yīng)用于機(jī)載雷達(dá)下視探測(cè),以從地雜波中檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的方法。首先分析了信號(hào)模型,針對(duì)這一模型,討論了變抽樣率處理技術(shù)應(yīng)用問(wèn)題,最后進(jìn)行了仿真,仿真結(jié)果,表明該方法可行。
2019-07-26 17:06:2717

如何使用MATLAB進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是圖像處理與計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)分支,在理論和實(shí)踐上都有重大意義,長(zhǎng)久以來(lái)一直被國(guó)內(nèi)外學(xué)者所關(guān)注。在實(shí)際中,視頻監(jiān)控利用攝像機(jī)對(duì)某一特定區(qū)域進(jìn)行監(jiān)視,是一個(gè)細(xì)致和連續(xù)的過(guò)程,它可以由人來(lái)完成
2019-10-14 17:46:4316

使用視頻圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤的研究說(shuō)明

對(duì)自己有存在價(jià)值的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)或物體感興趣,研究基于視頻圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)與跟蹤,有很大的現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)際價(jià)值。目前在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境中已實(shí)現(xiàn)了對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方面,參考理論,用幀間差分法得到基
2019-10-24 11:25:008

使用OpenCv進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)的課程論文免費(fèi)下載

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的重要組成部分它是指從視頻圖像序列中將變化的目標(biāo)從背景中分割出來(lái)。一旦檢測(cè)目標(biāo),監(jiān)控系統(tǒng)將產(chǎn)生報(bào)警信息提示管理員采取相應(yīng)措施,同時(shí)開(kāi)始存儲(chǔ)該時(shí)段視頻文件以備查閱,可見(jiàn)檢測(cè)結(jié)果至關(guān)重要。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)主要包括背景提、前景檢測(cè)、判斷報(bào)警、背景更新等主要步驟。
2019-11-07 17:52:026

剖析彩色視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自適應(yīng)在線聚類提取算法

針對(duì)彩色視頻圖像序列的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取問(wèn)題, 提出一種彩色視頻運(yùn)動(dòng)目標(biāo)自適應(yīng)在線聚類提取算法。首先給出一種改
2021-05-05 17:49:001923

解析在目標(biāo)檢測(cè)中怎么解決小目標(biāo)的問(wèn)題?

的發(fā)展中,也出現(xiàn)了一些提高目標(biāo)檢測(cè)性能的解決方案。本文將對(duì)這些方法進(jìn)行分析、整理和總結(jié)。 圖像金字塔和多尺度滑動(dòng)窗口檢測(cè) 一開(kāi)始,在深學(xué)習(xí)方法成為流行之前,對(duì)于不同尺度的目標(biāo),通常是從原始圖像開(kāi)始,使用不同的
2021-04-26 14:13:586904

一種改進(jìn)的自適應(yīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法

相似度判斷鬼影、拖影或靜止目標(biāo)區(qū)域,自適應(yīng)地對(duì)不冋類別區(qū)域像素進(jìn)行更新抑制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法在動(dòng)態(tài)背景中表現(xiàn)岀良好的魯棒性,能夠有效抑制鬼影以及靜止目標(biāo)生的拖影,在保證實(shí)時(shí)性的前提下較原算法檢測(cè)精度和綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)
2021-05-14 10:59:044

一種基于特定目標(biāo)提議框的自適應(yīng)跟蹤算法

目前多數(shù)跟蹤算法采用尺度遍歷窮搜索策略應(yīng)對(duì)目標(biāo)的尺度變化,其跟蹤性能和效率不佳。針對(duì)此問(wèn)題基于特定目標(biāo)提議框提岀一種自適應(yīng)跟蹤算法。對(duì)目標(biāo)提議框生成算法進(jìn)行改進(jìn),融入跟蹤目標(biāo)的尺度和位置信息,得到
2021-05-24 15:02:198

基于YOLOv3的嵌入式設(shè)備視頻目標(biāo)檢測(cè)算法

算法的推理速度,并通過(guò)視頻運(yùn)動(dòng)自適應(yīng)推理策略充分利用前后幀視頻之間目標(biāo)的關(guān)聯(lián)性,降低深度學(xué)習(xí)算法的運(yùn)行頻率,進(jìn)一步提高目標(biāo)檢測(cè)速度。在 ILSVRC數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法可以在 NVIDIA TX2嵌入式平上實(shí)現(xiàn)28 frame/s的視頻目標(biāo)檢測(cè),
2021-05-28 14:05:527

雙向特征融合的數(shù)據(jù)自適應(yīng)SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)模型

雙向特征融合的數(shù)據(jù)自適應(yīng)SAR圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)模型 人工智能技術(shù)與咨詢 昨天 本文來(lái)自《中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào)》,作者張?bào)汴系?關(guān)注微信公眾號(hào):人工智能技術(shù)與咨詢。了解更多咨詢! ? 摘要:? 利用
2021-11-12 11:15:222289

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法簡(jiǎn)介及其應(yīng)用

運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的主要目的是從圖片序列中將變化區(qū)域或者運(yùn)動(dòng)物體從背景圖像中分離出來(lái),常用于視頻監(jiān)控、異常檢測(cè)、三維重建、實(shí)時(shí)定位與建圖等領(lǐng)域。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是許多領(lǐng)域應(yīng)用落地的基礎(chǔ),近年來(lái)被廣泛地關(guān)注和研究,對(duì)運(yùn)動(dòng)無(wú)人機(jī)檢測(cè)亦是如此。目前,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的基本方法主要包括背景消減法、幀間差分法和光流法。
2023-04-10 16:42:301781

什么是自適應(yīng)光學(xué)?自適應(yīng)光學(xué)原理與方法的發(fā)展

目前,世界上大型的望遠(yuǎn)鏡系統(tǒng)都采用了自適應(yīng)光學(xué)技術(shù),自適應(yīng)光學(xué)的出現(xiàn)為補(bǔ)償動(dòng)態(tài)波前擾動(dòng),提高光波質(zhì)量提供了新的研究方向。 60多年來(lái),自適應(yīng)光學(xué)技術(shù)獲得蓬勃發(fā)展,現(xiàn)已應(yīng)用于天文學(xué)、空間光學(xué)、激光、生物醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域。
2024-03-11 10:27:354217

利用TMS320C31 DSP實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)噪聲抵消系統(tǒng)以提高聲納接收機(jī)性能

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《利用TMS320C31 DSP實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)噪聲抵消系統(tǒng)以提高聲納接收機(jī)性能.pdf》資料免費(fèi)下載
2024-10-28 10:14:050

利用AMD VERSAL自適應(yīng)SoC的設(shè)計(jì)基線策略

設(shè)計(jì)周期延長(zhǎng),且達(dá)不到性能目標(biāo)。所以采用正確的方法,可使您減少迭代次數(shù),提高可預(yù)測(cè)性,并更快地實(shí)現(xiàn)時(shí)序收斂。
2025-06-04 11:40:33676

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